論文の概要: Neural Dynamic Movement Primitives -- a survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.01903v1
- Date: Wed, 3 Aug 2022 08:11:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-08-04 14:05:46.531433
- Title: Neural Dynamic Movement Primitives -- a survey
- Title(参考訳): ニューラル・ダイナミック・ムーブメント・プリミティブ -調査-
- Authors: Jo\v{z}e M Ro\v{z}anec, Bojan Nemec
- Abstract要約: このような動作制御を提供する能力は、そのような動作のエンコード方法と密接に関連している。
ディープラーニングは、ダイナミック・ムーブメント・プリミティブ(Dynamic Movement Primitives)のための新しいアプローチの開発に強い影響を与えてきた。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.644868888022173
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: One of the most important challenges in robotics is producing accurate
trajectories and controlling their dynamic parameters so that the robots can
perform different tasks. The ability to provide such motion control is closely
related to how such movements are encoded. Advances on deep learning have had a
strong repercussion in the development of novel approaches for Dynamic Movement
Primitives. In this work, we survey scientific literature related to Neural
Dynamic Movement Primitives, to complement existing surveys on Dynamic Movement
Primitives.
- Abstract(参考訳): ロボット工学における最も重要な課題の1つは、正確な軌道を作り、動的パラメータを制御して、ロボットが異なるタスクをこなせるようにすることである。
このような動作制御を提供する能力は、そのような動きのエンコード方法と密接に関連している。
深層学習の進歩は、動的運動プリミティブのための新しいアプローチの開発に強い影響を与えた。
本研究では,神経運動プリミティブに関する科学的文献を調査し,動的運動プリミティブに関する既存の調査を補完する。
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